A Practical Approach to Model Predictive Control (MPC)for Solar Communities

Les réseaux de chaleur solaire (SDH pour Solar District Heating) font partie des solutions pour réduire la consommation d'énergie et les émissions de Gaz à Effet de Serre (GES) dues aux besoins de chauffage. Ce type d'installation permet de profiter des effets d'économie d'échelle et des avantages d'avoir un système centralisé qui facilite l'intégration de l'énergie solaire pour réduire la dépendance aux carburants fossiles. Un système SDH est un concept éprouvé qui peut être complémenté avec l'ajout de stockage à long terme de l'énergie thermique pour compenser le décalage dans le temps entre l'offre d'énergie solaire et la demande de la charge de chauffage. Ces systèmes sont surtout déployés en Europe; au Canada, la seule installation de SDH est la communauté solaire Drake Landing (DLSC pour Drake Landing Solar Community). Ce projet, qui comprend du stockage saisonnier (BTES pour Borehole Thermal Energy Storage), a été un grand succès, il a atteint 95% de fraction solaire à la cinquième année d'opération. Un système SDH ne peut être complet sans un système de commande qui coordonne le fonctionnement et l'interaction des composants de l'installation. Le contrôle est basé sur un ensemble de règles qui prennent en considération l'état interne du système et les conditions extérieures pour garantir le confort des occupants avec un minimum de consommation de combustibles fossiles. Ce projet de recherche se concentre principalement sur la conception et l'évaluation des nouveaux mécanismes de commande visant à l'augmentation de l'efficacité énergétique globale des systèmes SDH. L'étude de cas est le projet DLSC, et les stratégies de commande proposées sont basées sur l'application pratique des concepts de la Commande Prédictive basée sur des Modèles (MPC pour Model Predictive Control). Un modèle calibré de DLSC qui inclut les stratégies de commande a été développé dans TRNSYS, en s'appuyant sur le modèle utilisé pour les études de conception. Le modèle a été amélioré et de nouveaux composants ont été créés. Le processus de calibration a montré un très bon accord pour les indices annuels de performance énergétique (2% pour la consommation de gaz et pour la partie solaire de l'énergie thermique livrée au réseau de chaleur et, 5% pour la consommation d'électricité).